数据可视化基础 | 青训营笔记

江漓Jeffrey
74 阅读5分钟

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 15 天

本堂课课程大纲

  • 数据可视化的基本概念
  • 可视化设计的基本原则
  • 面向前端的可视化工具

什么是数据可视化

Anything that converts data into a visual representation(like charts, graphs, maps, sometimes even just tables)

翻译：将数据转换为可视表示的任何东西（如图表、图表、地图，有时甚至只是表格）

可视化分类

  1. 科学可视化 科学实验数据的直观展示

  2. 信息可视化 对抽象数据的直观展示

  3. 可视分析

    对分析结果的直观展现，及交互式反馈，是一个跨领域的方向

为什么要数据可视化

  1. 记录信息
  2. 分析推理
  3. 正是假设
  4. 交流思想

可视化设计原则和方法

能够正确地表达数据中的信息而不产生偏差与歧义

常见的错误可视化

  1. 透视失真 如果数字是由视觉元素表示的，那么它们应该与视觉元素的感知程度成正比。

    使用清晰、详细和彻底的标签，以避免图形失真和含糊不清。

    比如下面的3D饼图，视觉上近大远小，看上去绿色块比紫色大

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  1. 图形设计&数据尺度

    图形的每一部分都会产生对其的视觉预期( visual expectation) :

    • 这些预期往往决定了眼睛实际看到的东西
    • 错误的数据洞察，产生于在图形的某个地方发生的不正确的视觉预期推断。

    一个典型的例子：轴刻度，我们期望它从始至终能够保持连贯且一致。

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  1. 数据上下文

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可视化设计原则

  • 准确地展示数据
  • 节省笔墨
  • 节省空间
  • 消除不必要的“无价值”图形
  • 在最短时间内传达最多的信息

最大化数据墨水占比(Data-Ink Ratio)

可视化图形由墨水和空白区域构成

数据墨水：可视化图形当中不可擦除的核心部分被称之为“数据墨水”

擦除数据墨水将减少图形所传达的信息量

数据墨水占比：可视化图形中用于展示核心数据的“墨水”在整体可视化所使用的墨水中的比例

案例：

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视觉感知

可视化致力于外部认知，也就是说，怎样利用大脑以外的资源来增强大脑本身的认知能力。

感知就是客观事物通过人的视觉在人脑中形成的直接反映

认知心理学将认知过程看成由信息的获取、分析、归纳、解码、储存、概念形成、提取和使用等一系列阶段组成的按一定程序进行的信息加工系统。

科学领域中，认知是包含注意力、记忆、产生和理解语言、解决问题，以及进行决策的心理过程的组合。

相对判断和视觉假象

3的个数：

通过视觉方式加快认知过程

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image.png 结论：

  • 人类视觉系统观察的是变化，而不是绝对值，并且容易被边界吸引。
  • 在可视化设计中，设计者需要充分考虑到人类感知系统的这些现象，以使得设计的可视化结果不会存在阻碍或误导用户的可视化元素。

格式塔理论

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  1. 就近原则( Proximity )

    • 当视觉元素在空间距离上相距较近时，人们通常倾向于将他们归为一组。
    • 将数据元素放在靠近的位置可以突出它们之间的关联性。
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  1. 相似原则( Similarity )

    形状、大小、颜色、强度等属性方面比较相似时，这些物体就容易被看作一个整体。

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  1. 连续性原则( Continuation)

    人们在观察事物的时候会很自然地沿着物体的边界，将不连续的物体视为连续的整体。

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  1. 闭合原则(Closure )

    有些图形可能本身是不完整或者不闭合的，但主体有一种使其闭合的倾向，人们就会很容易地感知整个物体而忽略未闭合的特征。

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  1. 共势原则( Common movement )

    如果一个对象中的一部分都向共同的方向去运动，那这些共同移动的部分就易被感知为一个整体。

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  1. 对称性原则( Symmetry ) 对称的元素被视为同一组的一部分
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  1. 图形与背景关系原则(Figure-ground)

    • 大脑通常认为构图中最小的物体是图形，而更大的物体则是背景。
    • 跟凹面元素相比，凸面元素与图形相关联更多些
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视觉编码

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可视化元素：

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可视化符号

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视觉通道

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视觉编码的优先级

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面向前端的可视化工具

  1. D3
    D3.js是用于数据可视化的开源的JavaScript函数库，被认为是最好的JavaScript可视化框架之一。
  2. Vega
    Vega是一种可视化语法。通过其声明式语言，可以用JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为，并使用Canvas或SVG生成视图。
  3. G2
    一套面向常规统计图表，以数据驱动高交互可视化图形语法，具有高度的用性和扩展性。使用G2，你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可使用Canvas或SVG构建出各种各样的可交互的统计图表。
  4. ECharts
    ECharts，一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器(IE9/10/11， Chrome, Firefox,Safari等)底层依赖矢量图形库ZRender,提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
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